Adherence to a Mindfulness and Relaxation Self-Care App for Cancer Patients: Mixed-Methods Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer is highly prevalent worldwide and can cause high levels of distress in patients, which is often neglected in medical care. Smartphone apps are readily available and therefore seem promising to deliver distress-reducing interventions such as mindfulness and relaxation programs. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the feasibility of a mindfulness and relaxation app for cancer patients. We looked at characteristics of participating patients in a mobile health (mHealth) study, including adherence to the app intervention, predictors for adherence, and patients' feedback regarding the app. METHODS: In this prospective observational study with a mixed-methods approach, cancer patients received a mindfulness and relaxation self-care app. Cancer patients were recruited online and through hospitals in Switzerland. We assessed self-reported measures (eg, quality of life, anxiety, depressive symptoms, openness to experience, resistance to change) at baseline, and the app gathered data on patients' practicing time. With 8 semistructured interviews, we obtained patients' feedback about the app and recommendations for improvements. We looked at 3 dimensions of the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance framework (reach, adoption, and maintenance) and analyzed data for adherence for the first 10 weeks of the app intervention. We report descriptive statistics for patient characteristics and app use. For the prediction of adherence, we used Kaplan-Meier analyses with log-rank tests and a Cox proportional hazards regression. RESULTS: Data from 100 cancer patients (74 female) showed that 54 patients were using the app exercises continuously until week 10. In continuous app users, the median number of exercises per week dropped from 4 (interquartile range, IQR 1-7) at week 1 to a median of 2 (IQR 1-4) at week 10. Our analyses revealed 4 significant predictors for better adherence: female gender, higher openness to experience, higher resistance to change, and more depressive symptoms. Interviews revealed that the patients generally were satisfied with the app but also made suggestions on how to improve it. CONCLUSIONS: Our study indicates that a mindfulness and relaxation mHealth intervention for cancer patients is feasible with acceptable adherence and largely positive feedback from patients. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Register DRKS00010481; https://www.drks.de/drks_web/navigate.do?navigation Id=trial.HTML&TRIAL_ID=DRKS00010481 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/73xGE1B0P).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».